[Перевод] Приложение отвечает: как мы уменьшили количество ANR-ошибок в шесть раз. Часть 1, про сбор данных

Пожалуй, одна из худших проблем, которая может случиться с вашим приложением, — ошибка ANR (Application Not Responding), когда приложение не отвечает. Если таких ошибок много, они могут негативно влиять не только на пользовательский опыт, но и на позицию в выдаче Google Play и фичеринг. 

В начале прошлого года количество ANRs в приложении Badoo превышало порог “Bad Behaviour” в Google Play. Поэтому мы собрали команду для решения этой проблемы и потратили несколько месяцев, экспериментируя с разными подходами. В результате мы смогли уменьшить количество таких ошибок более чем в шесть раз.

В этой серии из двух статей я расскажу о том, как нам это удалось, что дало наибольший эффект и как вы можете использовать эти подходы в своём приложении.

В первой части мы поговорим об основах: что представляет собой ошибка ANR и как её лучше отслеживать. Если вы уже знакомы с этой темой, предлагаю подождать выхода второй части, в которой я расскажу о наших способах решения этой проблемы.

Что такое ошибка ANR?

Обычно любое приложение с графическим интерфейсом выполняет все связанные с ним операции и отрисовку в отдельном UI-потоке исполнения. Android не исключение: здесь в главном потоке приложения выполняется цикл, отвечающий за все действия с интерфейсом:

При использовании этого цикла крайне важно не выполнять длительные операции, потому что это напрямую повлияет на отзывчивость приложения. Если в главном потоке выполнять слишком много действий, это может привести к снижению частоты кадров или даже к зависаниям интерфейса:

Чтобы как-то идентифицировать такие ситуации, в Android ввели понятие ANR, с помощью которого система сообщает, что приложение зависло. Вот что об этом говорится в официальной документации:

Когда UI-поток Android-приложения блокируется слишком долго, выдаётся ошибка Application Not Responding (ANR).

ANR выдаётся, когда приложение находится в одном из этих состояний:

— на переднем плане находится Activity, приложение в течение пяти секунд не отвечает на входящие события или BroadcastReceiver, например нажатия на кнопки или касания экрана;

— на переднем плане нет Activity, ваш BroadcastReceiver не закончил исполнение в течение длительного времени.

Если ANR случается, когда на переднем плане находится Activity вашего приложения, Android показывает диалоговое окно с предложением закрыть приложение или подождать.

Довольно легко принудительно вызвать ANR, написав Thread.sleep() в любом обработчике интерфейса, например обработчик нажатия кнопки. После нажатия на кнопку вы увидите примерно следующее:

Наличие ошибок ANR в вашем приложении не только влияет на опыт его использования, но и, согласно документации Google, может повлиять на позицию в поисковой выдаче и продвижение в Google Play.

Чтобы снизить вероятность возникновения ANR, нужно всего лишь избегать выполнения длительных операций в главном потоке. Звучит вроде бы просто, но иногда не так легко определить корневую проблему, которая приводит к таким ошибкам. Поэтому довольно важно иметь хорошую систему мониторинга и репортинга ANR-ошибок.

Давайте посмотрим, какие существуют способы отладки ANR-ошибок и какие инструменты могут быть в этом полезны.

Отслеживание ANR

Локальный анализ

Самый простой случай — если у вас есть возможность стабильно воспроизводить ANR-проблему локально. Существует довольно много инструментов, которые могут помочь вам быстро найти источник проблемы.

Первое, что можно сделать, — это проверить дамп стек-трейсов для всех потоков (thread dump). Когда приложение перестает отвечать, Android создаёт дамп всех текущих потоков, который может помочь в анализе проблемы. Обычно он находится в директории /data/anr/, точный путь можно найти в Logcat сразу после сообщения об ошибке ANR.

Дамп потоков содержит стек-трейсы: вы увидите, в каком состоянии был каждый поток (например, какая строка выполнялась в конкретный момент времени). По сути, это состояние приложения на момент создания дампа.

Чаще всего причина возникновения ANR обнаруживается в стек-трейсе главного потока скорее всего, код в этом месте выполняется слишком долго. Если информации из этого стек-трейса будет недостаточно, можно попробовать обратиться к довольно неплохой документации от Google, где описываются основные причины, способы диагностирования и решения проблемы ANR.

Отслеживание с помощью Google Play

Google Play автоматически отправляет отчёты об ошибках ANR, если у пользователя включена такая опция. В консоли Google Play есть несколько метрик и инструментов для анализа ANR.

Во-первых, можно увидеть агрегированные графики с общим количеством ANR-ошибок за день. Также есть такая метрика, как ANR rate — отношение количества сессий за день, в которых возникала хотя бы одна ANR-ошибка, к общему количеству сессий за сутки. Для этой метрики задан порог в 0,47%, превышение которого считается «неудовлетворительным поведением» (“Bad Behaviour”) и может плохо повлиять на позицию приложения в Google Play. 

Во-вторых, можно открывать отдельные отчёты об ANR-ошибках, сгруппированные по схожести на основе стек-трейса. Основные группы находятся в разделе Android Vitals. И это, вероятно, наиболее полезный раздел для выявления самых частых причин возникновения ANR-ошибок в вашем приложении.

Если вы активно используете консоль Google Play, вы могли заметить некоторые недостатки. Например, к отчётам нельзя прикрепить дополнительную информацию, такую как логи для отладки. Также невозможно настроить логику группировки отчётов. Иногда система помещает в одну группу ошибки, возникшие по разным причинам, а иногда раскидывает по разным группам ошибки, у которых причина одна.

Всё это иногда затрудняет определение основных ошибок и поиск изначальных проблем. Что же можно сделать для улучшения ситуации?

Скачивание данных из Google Play

Для решения проблемы с логикой группировки можно попробовать скачать сырые отчёты об ANR-ошибках из Google Play для последующего ручного анализа. Раньше была возможность выгрузить эти данные из Google Cloud Storage, но несколько лет назад Google перестала поддерживать этот функционал:

Однако всё ещё можно просматривать отдельные отчёты в консоли. Но как нам экспортировать тысячи отчётов, не потратив при этом кучу времени на рутинную работу?

Существует много способов автоматизировать сбор информации с сайтов. Самый правильный и простой — получение данных через API, но, к сожалению, Google не предоставляет публичный API для получения отчётов. Одно из решений — эмулировать пользовательское поведение, автоматически кликая на ссылки и кнопки в браузере и сохраняя отображающийся текст.

Веб-скрапер можно реализовать с помощью популярного инструмента Selenium, который предоставляет простой интерфейс для взаимодействия с веб-страницами. Изначально он предназначался для создания автоматизированных тестов для веб-приложений и доступен на разных языках, включая Java и Kotlin.

Мы реализовали скрапер на Selenium и получили сырые отчёты об ANR-ошибках для одного из релизов. Благодаря этому нам удалось проанализировать их так, как не получилось бы сделать с помощью встроенных в консоль Google Play инструментов. Например, просто поискав в отчётах по ключевым словам “Application.onCreate”, мы обнаружили, что около 60% ошибок произошло во время выполнения метода Application.onCreate. При этом в консоли Google Play нет возможности получить такую информацию, так как отчёты разбиты по группам.

Внутренняя аналитика

Другой способ сбора дополнительных данных и проведения расширенного анализа заключается в настройке собственного репортинга ANR-ошибок. В прошлом мы уже экспериментировали с решением похожих проблем, настраивая репортинг крашей. Для того чтобы проводить анализ падений приложения, мы создали внутренний инструмент Gelato.

Его функциональность схожа с возможностями других инструментов для краш-репортинга, таких как Firebase Crashlytics и App Center, но ещё и позволяет нам полностью контролировать сохраняемые данные, менять логику группировки и применять сложную фильтрацию:

Это не реальные данные приложения Bumble, иллюстрация сделана просто для примера

Мы решили отслеживать в Gelato ещё и ANR-ошибки в надежде, что это поможет нам в поиске их причин. Для этого нам нужно было знать, когда приложение перестаёт отвечать. В Android 11 появился новый API, предоставляющий информацию о недавних причинах завершения процесса, но у большинства наших пользователей установлены более ранние версии ОС, поэтому нам требовалось найти другое решение.

И мы нашли простой способ, который часто используется для отслеживания зависаний главного потока исполнения: запустить watchdog-поток, который периодически будет пытаться выполнить задачу в главном потоке. Если задача не выполняется за определённый промежуток времени, то можно сохранить дамп текущего состояния потоков и отправить его в наш инструмент для анализа отчётов о падениях:

Такую логику реализует, например, библиотека, которой мы воспользовались для реализации репортинга в Gelato. Это позволило нам проводить более глубокий анализ данных и лучше интегрировать этот инструмент в нашу инфраструктуру. Например, теперь мы можем сравнивать зависания главного потока в разных вариантах в ходе A/B-тестирования.

Вот пример отчёта в нашей системе:

Это не реальные данные приложения Bumble, иллюстрация сделана просто для примера

Полезный совет: собирайте и отправляйте вместе с отчётом лог событий аналитики. Иногда это даёт возможность буквально пошагово воспроизвести проблему. 

Если у вас нет своего решения для сбора отчётов о падениях приложения, вы можете настроить репортинг и в сторонние инструменты. Например, можно отправлять ANR-ошибки в App Center или Firebase Crashlytics, так как они предоставляют API для отправки кастомных крашей.

Но помните, что все эти отчёты нельзя считать полной альтернативой ANR-отчётам в Google Play (как мы говорили выше, в Android немного другие правила определения таких ошибок). Но в любом случае это может помочь получить общее представление об основных проблемах. Вполне вероятно, что если генерируется много отчётов о зависании главного потока исполнения в какой-то части вашего приложения, то в ней происходят и ANR-ошибки. 

В завершение

Мы обсудили, что представляют собой ANR-ошибки и как их можно отслеживать. Во второй части статьи я расскажу о наших подходах к снижению ANR rate и о том, что из этого получилось.

Ссылки

  1. Android Vitals в Google Play: https://developer.android.com/distribute/best-practices/develop/android-vitals

  2. Отладка ANR: https://developer.android.com/topic/performance/vitals/anr

  3. API для получения причин завершения процесса: https://developer.android.com/reference/kotlin/android/app/ActivityManager#gethistoricalprocessexitreasons

  4. Фреймворк для тестирования веб-страниц: https://www.selenium.dev/

  5. Библиотека для определения зависаний: https://github.com/SalomonBrys/ANR-WatchDog

Let’s block ads! (Why?)

Read More

Recent Posts

OpenAI готовится запустить поисковую систему на базе ChatGPT

OpenAI готовится запустить собственную поисковую систему на базе ChatGPT. Информацию об этом публикуют западные издания. Ожидается, что новый поисковик может…

6 часов ago

Роскомнадзор рекомендовал хостинг-провайдерам ограничить сбор данных с сайтов для иностранных ботов

Центр управления связью общего пользования (ЦМУ ССОП) Роскомнадзора рекомендовал компаниям из реестра провайдеров ограничить доступ поисковых ботов к информации на российских сайтах.…

1 день ago

Apple возобновила переговоры с OpenAI и Google для интеграции ИИ в iPhone

Apple возобновила переговоры с OpenAI о возможности внедрения ИИ-технологий в iOS 18, на основе данной операционной системы будут работать новые…

6 дней ago

Российская «дочка» Google подготовила 23 иска к крупнейшим игрокам рекламного рынка

Конкурсный управляющий российской «дочки» Google подготовил 23 иска к участникам рекламного рынка. Общая сумма исков составляет 16 млрд рублей –…

6 дней ago

Google завершил обновление основного алгоритма March 2024 Core Update

Google завершил обновление основного алгоритма March 2024 Core Update. Раскатка обновлений была завершена 19 апреля, но сообщил об этом поисковик…

6 дней ago

Нейросети будут писать тексты объявления за продавцов на Авито

У частных продавцов на Авито появилась возможность составлять текст объявлений с помощью нейросети. Новый функционал доступен в категории «Обувь, одежда,…

6 дней ago